import numpy as np
from scipy.fftpack import fft,ifft
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pylab import mpl

mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #显示中文
mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False #显示负号
#采样点选择1400个，因为设置的信号频率分量最高为600赫兹，根据采样定理知采样频率要大于信号频率2倍
x=np.linspace(0,1,1400)
#设置需要采样的信号，频率分量有200，400和600
y=7*np.sin(2*np.pi*200*x) + 5*np.sin(2*np.pi*400*x)+3*np.sin(2*np.pi*600*x)
fft_y=fft(y) #快速傅里叶变换
N=1400
x = np.arange(N) # 频率个数
half_x = x[range(int(N/2))] #取一半区间
abs_y=np.abs(fft_y) # 取复数的绝对值，即复数的模(双边频谱)
angle_y=np.angle(fft_y) #取复数的角度
normalization_y=abs_y/N #归一化处理（双边频谱）
normalization_half_y = normalization_y[range(int(N/2))] #由于对称性，只取一半区间（单


plt.subplot(231)
plt.plot(x,y)
plt.title('原始波形')
plt.subplot(232)
plt.plot(x,fft_y,'black')
plt.title('双边振幅谱(未求振幅绝对值)',fontsize=9,color='black')
plt.subplot(233)
plt.plot(x,abs_y,'r')
plt.title('双边振幅谱(未归一化)',fontsize=9,color='red')
plt.subplot(234)
plt.plot(x,angle_y,'violet')
plt.title('双边相位谱(未归一化)',fontsize=9,color='violet')
plt.subplot(235)
plt.plot(x,normalization_y,'g')
plt.title('双边振幅谱(归一化)',fontsize=9,color='green')
plt.subplot(236)
plt.plot(half_x,normalization_half_y,'blue')
plt.title('单边振幅谱(归一化)',fontsize=9,color='blue')

plt.show()